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DeepSeek多模态开源视觉 多模态模型
DeepSeek-VL2 2
DeepSeek系列 · 深度求索 · 2024-12发布
模型介绍
深度求索开源的多模态大模型，MoE 架构高效推理，在文档图表理解、OCR 与视觉问答上表现优秀，中文与视觉结合能力强。
模型基础信息
模型系列DeepSeek系列
开发机构深度求索
发布时间2024-12
参数规模4.5B（MoE）~ 27B
上下文窗口32K
模型类型多模态（视觉+文本）
中文能力优秀
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署
免费额度与收费政策
开源免费
免费规则详情
权重开放，可免费商用（遵守 DeepSeek 许可）。
收费标准简介
本地零成本。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- MoE 高效推理
- 中文 + 视觉结合好
- 文档 / 图表理解强
- OCR 能力优�
⚠️ 短板与局限
- 上下文较短
- 视频理解有限
- 生态较新
🎯 适用场景
- 文档 OCR 与图表分析
- 视觉问答
- 多模态研究
- 中文图片理解
模型使用教程
本章节整理 DeepSeek-VL2 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
深度求索的开源多模态模型，擅长文档、图表、OCR 与视觉问答。
- 本地：官方仓库 demo。
- 特点：MoE 高效，中文视觉能力好。
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-vl2 --local-dir ./vl2# 官方 demo 代码，加载模型 + 图片路径 + 问题
# 返回模型对图片的回答文本git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2
cd DeepSeek-VL2
pip install -r requirements.txt推理示例见官方 demo.py，加载模型后传入图片与问题即可。
💡 使用小技巧
MoE 版本对小显存友好。
文档密集场景优先选它。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：DeepSeek-VL2 能读表格吗？
A1：能，文档与图表理解是强项。
Q2：MoE 是什么意思？
A2：只激活部分参数，推理更快更省。
访问备注与注意事项
- 权重 hf-mirror 可下
- 注意上下文较短